인공지능(AI) 에이전트가 단순 도입과 실험 단계를 지나 실제 업무 성과를 내기 위한 실행 체계로 진화하고 있다. 기업들은 AI 에이전트를 업무 프로세스에 연결해 성과를 내기 위해 데이터 전략부터 운영 플랫폼, 인프라, 보안·거버넌스까지 통합 구축해야 한다고 입을 모았다.

지디넷코리아는 17일 서울 강남구 그랜드 인터컨티넨탈 서울 파르나스에서 ‘컨버전스 인사이트 서밋(CIS 2026)’을 성황리에 마무리했다. 이날 기업·학계 관계자 약 600명이 행사장을 찾았다.

이번 행사에는 워카토코리아, 바이브컴퍼니, 레노버, 리스닝마인드, HPE코리아, 크리젠, 레드햇 등이 참여했다. 이들은 기업용 AI와 에이전틱 AI 도입 전략을 공유하고, AI 에이전트를 실제 업무 프로세스에 연결하는 방안을 제시했다.

다수 기업이 AI와 자동화 도입에 적지 않은 비용을 투입했지만, 현장에서 체감하는 변화는 기대에 못 미치는 경우가 많다고 지적했다.

이선호 워카토코리아 시니어 솔루션 컨설턴트는 이런 원인으로 시스템과 AI 에이전트 간 연결 부족을 꼽았다. AI가 개별 업무를 보조하는 수준에 머물면 기업 전반의 생산성 개선으로 이어지기 어렵다는 설명이다.

이 컨설턴트는 이를 해결하기 위한 전략으로 '엔터프라이즈 AI 오케스트레이션'을 제시했다. 이는 AI 에이전트가 기업 내부 애플리케이션, 데이터, 승인 절차, 업무 흐름과 연결돼 실제 작업을 수행하도록 만드는 접근이다.

레드햇은 기업 AI가 개별 프로젝트를 넘어 지속 가능한 운영 플랫폼으로 확장돼야 한다고 강조했다. 이명진 한국레드햇 상무는 ML옵스를 넘어 엔터프라이즈 AI 플랫폼으로 전환하기 위한 구축 전략을 소개했다. AI가 전사 운영 체계로 확산할수록 보안과 거버넌스를 플랫폼 단계에서 내재화해야 한다고 강조했다.

데이터 전략도 핵심 논의로 다뤄졌다. 바이브컴퍼니는 AI 성능 한계가 모델 크기보다 데이터 부재에서 비롯된다고 지적했다. 윤준태 바이브컴퍼니 부사장은 소셜, 금융, 뉴스 등 도메인 특화 데이터를 AI에 연결하는 방안을 소개했다. 특히 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)을 기반으로 전문 데이터를 AI 시스템에 연동하고, 온톨로지를 활용해 다단계 추론 정확도를 높이는 전략을 제시했다.

윤 부사장은 "AI 에이전트 효용성은 결국 데이터 품질과 연결 방식에 달렸다"며 "앞으로 산업별 전문 데이터와 지식 구조화가 중요해질 것"이라고 강조했다.

SK텔레콤은 생성형 AI 확산에 맞춰 'AI 중심으로 일하는 회사'로 전환하는 AX 여정을 공유했다. AI를 단순 도구로 도입하는 데 그치지 않고 사람과 시스템, 제도까지 재설계해야 AI 네이티브 기업으로 나아갈 수 있다는 취지다.

김인수 SK텔레콤 AI 프로젝트리더(PL)는 "AX 리더십이 기술 도입을 실제 업무 방식 변화로 연결하는 핵심 요소"라고 강조했다.

인프라 전력·발열 한계…레노버·HPE "수랭식·자율운영이 해법"

이날 AI 확산을 뒷받침할 인프라 전략도 주요 주제로 나왔다. 생성형 AI와 LLM, 하이브리드 클라우드, 고성능컴퓨팅(HPC) 수요가 늘면서 데이터센터 전력 효율과 냉각 기술 중요성이 커지고 있다는 지적이 이어졌다.

레노버는 AI 데이터센터 전력 소비와 발열 문제를 해결하기 위한 저전력 고성능 인프라 방향을 제시했다. 정연구 레노버 글로벌 테크놀로지 코리아 상무는 단순 연산 성능을 높이는 것만으로는 고성능 프로세서를 안정적으로 운영하기 어렵다고 설명했다.

정 상무는 AMD 기반 HPC 솔루션과 수랭식 시스템 '넵튠' 중심으로 AI 인프라 해법을 소개했다. 고성능 연산 환경에서 발생하는 열을 효율적으로 관리하고 에너지 사용을 줄이는 것이 AI 데이터센터 경쟁력의 핵심이라는 취지다.

그는 AI 시장 확대로 데이터센터 전력 문제가 주요 과제로 떠올랐다고 봤다. 기존 공냉식만으로는 고발열 장비를 감당하기 어렵기 때문에 수랭식 냉각 기술을 통해 전력 효율과 운영 안정성을 함께 높여야 한다는 설명이다.

HPE는 생성형 AI 이후 기업 환경이 에이전틱 AI 시대로 이동하고 있다고 진단했다. 박정무 HPE코리아 네트워킹 카테고리 매니저는 AI 에이전트 간 협업과 자율 운영을 가능하게 하는 '셀프 드라이빙 엔터프라이즈' 전략을 소개했다.

박 매니저는 SDN 의미를 기존 소프트웨어 정의 네트워크(Software-Defined Network)에서 셀프 드라이빙 네트워크(Self-Driving Network)로 확장해야 한다고 강조했다. 기존 SDN이 네트워크 제어 기능을 소프트웨어로 중앙 통제하는 방식이었다면, 앞으로는 AI가 네트워크 문제를 발견하고 원인을 분석하며 해결 결과까지 보고하는 방식으로 진화해야 한다는 설명이다.

HPE는 이를 구현하기 위한 핵심 플랫폼으로 'HPE 센트럴'을 제시했다. 사용자가 플랫폼에 요청 사항을 입력하면 여러 AI 에이전트가 서로 소통하며 업무를 처리한다. 네트워크 장애가 발생하면 각 에이전트가 문제 지점과 원인, 해결 방안, 처리 결과를 분석해 운영자에게 보고하는 식이다.

박 매니저는 에이전틱 AI 시대에는 네트워크뿐 아니라 인프라와 보안 체계도 함께 바뀌어야 한다고 봤다. 그는 AI 자동화 환경, 수랭식 인프라, 양자내성암호(PQC)를 핵심 과제로 꼽았다. 

그는 "우리는 서버와 스토리지, 네트워크 등 전체 제품 포트폴리오에 PQC 로드맵 구축하는데 주력하고 있다"고 강조했다. 

마케팅 AI, 콘텐츠 제작 넘어 성과 창출로

행사 참여 기업들은 AI 활용이 마케팅과 커머스 영역에서도 실행 단계로 확장하고 있다고 강조했다. 생성형 AI가 단순 검색을 넘어 상품 탐색과 비교, 구매 결정 과정에 관여하면서 브랜드와 이커머스 기업의 대응 전략도 바뀌고 있다는 설명이다.

박세용 리스닝마인드 대표는 AI 에이전트가 소비자를 대신해 탐색·비교하며 구매 의사결정까지 수행하는 '에이전틱 커머스' 시대가 열리고 있다고 봤다. 브랜드가 기존 검색엔진 최적화 방식에만 머물러서는 안 된다는 취지다.

리스닝마인드는 AI가 답변을 생성할 때 브랜드가 우선적으로 호출될 수 있도록 생성형 엔진 최적화(GEO) 전략을 준비해야 한다고 봤다. 소비자 데이터 기반으로 브랜드가 어떤 맥락에서 언급되고 선택될지 설계하는 것이 중요해졌다는 설명이다.

유민수 플래티어 AI CX SaaS 사업본부장도 검색 주체가 사람에서 AI로 이동하고 있다고 진단했다. 그는 기업 AI가 상품을 찾고 비교하는 시대에는 자사몰 역시 AI에게 선택될 수 있도록 준비해야 한다고 강조했다.

유 본부장은 AI를 통해 유입된 고객이 일반 채널 이용자보다 높은 전환율과 체류시간, 방문당 매출을 보인다고 설명했다. 생성형 AI가 기존 이커머스 채널을 대체하기보다 새로운 유입 채널로 자리 잡고 있다는 분석이다.

그는 이를 위해 상품 데이터 구조화부터 선행돼야 한다고 봤다. 국내 쇼핑몰 상품 상세 페이지는 통이미지 중심인 경우가 많지만, AI 검색 봇은 이미지보다 텍스트와 구조화 데이터를 중심으로 정보를 수집하기 때문이다.

유 본부장은 AI가 상품을 정확히 이해할 수 있도록 상품명, 속성, 비교 정보, 구매 가이드 등을 정비해야 한다고 설명했다. 단순 스펙 나열보다 고객 질문에 답할 수 있는 정보성 콘텐츠를 갖추는 것도 중요하다고 덧붙였다.

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정범진 크리젠 대표는 AI 기반 마케팅 엔진 구축 사례를 공유했다. 그는 2026년 마케팅 경쟁력은 단일 콘텐츠 품질보다 얼마나 많은 가설을 빠르게 시장에서 검증하느냐에 달렸다고 봤다.

크리젠은 생성형 AI를 광고 콘텐츠 제작 보조 도구가 아니라 대량 제작, 자동화, 성과 측정을 연결하는 통합 실험 구조로 활용해야 한다고 강조했다. AI를 통해 마케팅 운영 체계 자체를 재설계해야 측정 가능한 성과로 이어질 수 있다는 설명이다.